Coğrafi bilgi sistemlerinde konumsal veritabanı
tasarımı verinin depolanacağı ortamı hazırlamak verinin
hangi formatta ve hangi kurallarla saklanacağını
belirlemek için yapılmaktadır.

Veriyi oluşturmak, verideki hataları temizlemek,
verinin tutarlılığını sağlamak, öznitelik ilişkilerini kurmak
ve veriyi sorgulamaya hazır duruma getirmek uzun ve
dikkat gerektiren bir süreçtir. Konumsal veri hazırlamak
bir Coğrafi Bilgi Sistemleri projesinin en pahalı ve en
önemli bileşenlerinden biridir. Bu nedenle Coğrafi Bilgi
Sistemleri projesinin başarısı ve sürdürebilirliği veri
kalitesine bağlıdır.

Coğrafi bilgi sistemleri projelerinde farklı
kaynaklardan elde edilen verilerin konumsal ilişkilerinin
incelenmesi, ortak referans sistemi gereksinimini ortaya
çıkarmıştır. Yerkürede aynı noktada farklı disiplinler
tarafından üretilen verilerin ortak bileşeni konumdur.

Coğrafi bilgi sistemleri projelerinde farklı
kaynaklardan elde edilen verilerin konumsal ilişkilerinin
incelenmesi, ortak referans sistemi gereksinimini ortaya
çıkarmıştır. Yerkürede aynı noktada farklı disiplinler
tarafından üretilen verilerin ortak bileşeni konumdur.

Konumlandırma iki ana başlıkta incelenebilir:
• Raster Veri Konumlandırma (Georeferencing )
• Vektör Veri Konumlandırma (Spatial
Adjustment).

Raster veri konumlandırma, taranmış kağıt pafta,
hava fotoğrafı veya uydu görüntülerinin bilinen koordinat
değerleri kullanılarak, yerküre üzerinde, gerçek konum ve
boyuta dönüştürme işlemidir.

Konumsal veri oluşturma yöntemlerinin başında
ekrandan sayısallaştırma (heads-up digitizing)
gelmektedir. Ekrandan sayısallaştırma işleminde taranmış
paftalar, hava fotoğrafları ve uydu görüntüleri
konumlandırılarak (georeferencing) altlık olarak
kullanılmaktadır.

Birinci nokta grid yapısında raster hücre konumu,
ikinci nokta hücrenin taşınması gereken yerküre
koordinatı olan, nokta çiftine kontrol noktası denir.

Kontrol noktaları raster veri seti üzerinde
olabildiğince köşelere dağınık seçilmelidir.
Konumlandırma işlemi raster veri setindeki her hücreyi,
hücre boyutuna ve yakınlıklarına bağlı olarak
konumlandırmayı hedeflemektedir. Bu nedenle, raster veri
üzerinde bir bölgede yoğunlaşmış kontrol noktaları ile
kontrol noktalarından uzak hücrelerin konumlandırılması
sağlıklı olmamaktadır. Raster konumlandırma işleminde
ne kadar çok dağınık kontrol noktası kullanılırsa,
konumlandırma işlemi o kadar sağlıklı olacaktır.

Raster veri konumlandırmak için en az üç kontrol
noktası gereklidir. Üç kontrol noktasından sonra eklenen
her nokta için, tüm noktalara dağıtılmış gözlem ve hesap
sonuçları arasında fark oluşur (residual). Noktalara
dağıtılan residual değerlerinin birbirine yakın olması,
konumlandırma işleminin tutarlı olduğunu göstermektedir.
Diğerlerinden daha büyük residual değeri veren noktalar
silinerek raster konumlandırması düzenlenebilmektedir.
Residual değerlerinin, karelerinin ortalamasının karekökü
RMS (Root Mean Square) değerini verir. Raster veri
konumlandırma işleminde toplam RMS değeri sıfıra (0)
yakın olmalıdır. Ancak nokta sayısı azolan
konumlandırma işleminde, RMS değerinin sıfıra yakın
olması konumlandırmanın hassas yapıldığı anlamına
gelmez. Nokta sayısı arttıkça RMS değeri sıfırdan
uzaklaşabilir, ancak nokta sayısı arttıkça da
konumlandırma hassasiyeti artacaktır.

Vektör veri konumlandırma, konumlandırma
yapılmadan sayısallaştırma tableti veya paftalardan
üretilen vektör veriler için kullanılmaktadır. Amaç konum
bilgisi doğru olmayan vektör verileri yerküre üzerinde
doğru konuma taşımaktır. Vektör konumlandırma ile
ölçek, dönüklük, çarpıklık, öteleme ve döndürme işlemleri
yapılabilmektedir.

Vektör veri konumlandırma, raster veri
konumlandırmada olduğu gibi genellikle 1. derece
polinom dönüşümü (afin dönüşüm) denklem seti ile
yapılmaktadır. Denklem setindeki parametreler kontrol
noktalarına bağlı olarak değer almaktadır.

Afin dönüşüm kullanılarak vektör veri
ölçeklendirilebilir, döndürülebilir, ötelenebilir ve eğiklik
verilebilir.

Raster veri konumlandırmada olduğu gibi vektör
veri konumlandırma işlemi için de en az üç kontrol noktası gereklidir. Aynı şekilde residual değerleri ve RMS değeri
oluşmaktadır. Hassas bir dönüşüm için nokta sayısının
dağınık ve yeteri kadar çok olması gereklidir.

Veri hazırlama süreci iki yöntemle
gerçekleştirilmektedir:
• Sayısallaştırma veya
• Özel ölçüm cihazları ile araziden toplama.
Sayısallaştırma yönteminde en çok kullanılan yöntem,
ekrandan sayısallaştırma (heads up digitizing) raster
konumlandırma işleminden sonra gerçekleştirilen bir
süreçtir.

Çizim araçlarını kullanırken çizgisel bir elemanın
başlangıç ve bitiş noktalarına node adı verilir.

Çizim araçlarını kullanırken çizgisel bir elemanın
başlangıç ve bitiş noktaları arasında kalan tüm noktalara
vertex adı verilir.

Temel konumsal veri işleme araçları;
• Kesişme (intersect),
• Simetrik fark (symmetrical difference),
• Birleşme (union),
• Kesme (clip),
• Silme (erase),
• Özdeşleşme (identity) ve
• Güncelleme (update) olarak sıralanabilir.

Girdi ile kesişme nesnesinin geometrik
kesişimleri çıktı olarak sunulmaktadır.

Girdi ile kesişme nesnesinin birleşimlerinden,
girdi ile kesişme nesnesinin kesiştiği bölge çıkartılarak,
simetrik fark çıktısı olarak sunulmaktadır.

Girdi ile birleşme nesnesinin geometrik
birleşimleri çıktı olarak sunulmaktadır.

Girdi kesme nesnesi ile kesilip, dışında kalan
alanlar silinerek, çıktı olarak sunulmaktadır.

Girdi silme nesnesi ile kesilip, içinde kalan
alanlar silinerek, çıktı olarak sunulmaktadır.

Girdinin özdeşleşme nesnesi ile kesişiminde
kalan poligonlar, girdiye eklenmektedir. Çıktıda oluşan
kesişim poligonları, özdeşleşme nesnesinin öznitelik
bilgilerini almaktadır.

Girdi ile güncelleme nesnesinin geometrik olarak
birleşiminde güncelleme nesnesinin geometrisi ve öznitelik
bilgileri girdiye eklenerek, çıktı olarak sunulmaktadır.

Coğrafi bilgi sistemleri yazılımlarında veri
yönetimi (data management) başlığı altında veri
birleştirmek ve bütünleştirmek için kullanılan araçlardır.
Yan yana paftalardan sayısallaştırılmış verileri
birleştirmek ve/veya farklı veri kaynaklarından üretilen
verileri birbirine eklemek için kullanılmaktadır.

Konumsal Veri Birleştirme Araçları kısaca şöyle
açıklanabilir:
• Ekleme (append): Ekleme işlemi birden çok veri
setini tek bir veri seti üstüne ekleme işlemidir.
Ekleme işleminde konumsal nesne türleri (nokta,
çizgi, poligon) ve öznitelik bilgi alanları (tablo
kolonları) aynı olmak zorundadır.
• Birleştirme (merge): Birleştirme işlemi yan yana
paftalardan üretilen veri setlerini tek bir veri seti
üstüne bütünleme işlemidir. Birleştirme
işleminde konumsal nesne türleri (nokta, çizgi,
poligon) ve öznitelik bilgi alanları (tablo
kolonları) aynı olmak zorundadır.

Sayısallaştırma aşamasında gereğinden fazla
detaylı ve karmaşık yapıda üretilen geometrik şekiller,
analiz ve (küçük ölçekte) gösterim aşamasında
sadeleştirilmekte, detayları azaltılmaktadır.

Konumsal veri sadeleştirme araçları;
• Çizgisel basitleştirme,
• Çizgisel düzleştirme ve
• Bütünleştirme’dir.

Çizgi üzerindeki küçük düzensizlikleri nokta
azaltma yöntemi ile nesnelerin temel geometrik yapısı
değiştirilmeden basitleştirilmektedir.

Konumsal verinin kartografik ve estetik
kalitesini artırmak amacı ile interpolasyon yöntemi ile
verinin geometrik yapısını değiştirmeden düzleştirme
işlemi yapılmaktadır.

Belirlenen öznitelik verisi özelliklerine göre
konumsal veriyi bütünleştirme, toplulaştırma işlemi
gerçekleştirmektedir.

Coğrafi bilgi sistemleri ortamında konumsal
veriler, öznitelik verilerine göre farklı özelliklerde
sınıflandırılarak görüntülenebilmektedir. Coğrafi bilgi
sistemleri yazılımlarında var olan sembol kütüphaneleri ile
konumsal nesneler, veri türlerine göre (noktalar değişik
nokta sembolleri ile, çizgiler farklı çizgi tipleri ve renkler
ile, poligonlar farklı tarama ve renk katalogları ile)
sınıflandırılmış olarak gösterilebilmektedir.

Konumsal nesneler, öznitelik verilerinin bilgi
alanlarındaki tek (unique) değerlere veya sayısal verilerin
aralık (range) değerlerine göre sınıflandırılmaktadır.

Veri görüntüleme fonksiyonları ile birden fazla
öznitelik bilgi alanı bir arada kullanılabilir. Örneğin,
Türkiye il haritasında il adlarına göre farklı renkler alan
poligonlar, nüfus bilgilerine göre sınıflandırılarak artan
büyüklüklerde nokta sembolleri ile belirtilebilir. Veri
görüntüleme fonksiyonları ile birden fazla öznitelik bilgi
alanının kullanıldığı diğer bir yöntem ise raporlama
grafikleri ve konumsal verilerin bir arada kullanılmasıdır.
Raporlama grafikleri yüzde dilimleri, değer çubukları,
kümülatif grafikler olarak harita üzerinde sunulmaktadır.

Coğrafi Bilgi Sistemlerinde, konumsal veritabanı tasarımı verinin depolanacağı ortamı hazırlamak, verinin hangi formatta ve hangi kurallarla saklanacağını belirlemek için yapılmaktadır. Verilerin üretimi ve hatalarının düzeltilmesi aşamasında çeşitli araçlar kullanılmaktadır. CBS yazılımlarında bu araçlar ana modül içinde veya farklı modüller şeklinde sunulmaktadır.

CBS projelerinde farklı kaynaklardan elde edilen verilerin konumsal ilişkilerinin incelenmesi, ortak referans sistemi gereksinimini ortaya çıkarmıştır. Yerkürede aynı noktada farklı disiplinler tarafından üretilen verilerin ortak bileşeni konumdur. Altlık haritalar üzerine farklı temalarda veri üretimi gereksinimi, verilerin konumlandırılması zorunluluğunu ortaya çıkarmaktadır.Konumsal veri hazırlamada ilk aşama, verinin konumlandırılmasıdır. Konumsal sorgulamanın anlamlı olabilmesi için, verinin yerküre üzerindeki konumu tanımlanmalıdır. Konum bilgisi tanımlama, ölçeğe bağlı olarak farklı koordinat sistemi ve harita projeksiyonlarında yapılmaktadır. Konum tanımlaması yapılmadan önce verinin ölçeğine göre harita projeksiyonu seçilmeli ve yerküre üzerindeki konumlandırma, seçilen harita projeksiyonuna göre yapılmalıdır.

Konumlandırma iki ana başlıkta incelenebilir.
• Raster Veri Konumlandırma (Georeferencing)
• Vektör Veri Konumlandırma (Spatial Adjustment)

Raster veri konumlandırma, taranmış kağıt pafta, hava fotoğrafı veya uydu görüntülerinin bilinen koordinat değerleri kullanılarak, yerküre üzerinde, gerçek konum ve boyuta dönüştürme işlemidir. Konumsal veri oluşturma yöntemlerinin başında ekrandan sayısallaştırma (heads-up digitizing) gelmektedir. Ekrandan sayısallaştırma işleminde taranmış paftalar, hava fotoğrafları ve uydu görüntüleri konumlandırılarak (georeferencing) altlık olarak kullanılmaktadır.

Kontrol Noktası: Birinci nokta grid yapısında raster hücre konumu, ikinci nokta hücrenin taşınması gereken yerküre koordinatı olan, nokta çiftine kontrol noktası denir.

Konumlandırma işleminde kontrol noktalarına bağlı olarak polinom dönüşüm interpolasyonu kullanılmakta ve çoğunlukla 1.derece polinom (afin-affine)
dönüşümü uygulanmaktadır. Afin dönüşümde kontrol noktalarına bağlı kurulan denklem seti Sayfa:106, Şekil 4.1’de verilmiştir.

Raster veri konumlandırmak için en az üç kontrol noktası gereklidir. Üç kontrol noktasından sonra eklenen her nokta için, tüm noktalara dağıtılmış gözlem ve hesap sonuçları arasında fark oluşur (residual). Noktalara dağıtılan residual değerlerinin birbirine yakın olması, konumlandırma işleminin tutarlı olduğunu
göstermektedir. Diğerlerinden daha büyük residual değeri veren noktalar silinerek raster konumlandırması düzenlenebilmektedir. Residual değerlerinin, karelerinin ortalamasının karekökü RMS (Root Mean Square) değerini verir. Raster veri konumlandırma işleminde toplam RMS değeri sıfıra (0) yakın olmalıdır. Ancak nokta sayısı az olan konumlandırma işleminde, RMS değerinin sıfıra yakın olması konumlandırmanın hassas yapıldığı anlamına gelmez. Nokta sayısı arttıkça RMS değeri sıfırdan uzaklaşabilir, ancak nokta sayısı arttıkça da konumlandırma hassasiyeti artacaktır.

Vektör Veri Konumlandırma (Spatial Adjustment): Konum bilgisi doğrulanmadan sayısallaştırma tableti ve/ veya paftalardan üretilen vektör verileri bilinen noktaların koordinat değerleri kullanılarak, yerküre üzerinde gerçek konum ve boyuta dönüştürme işlemidir.

Raster veri konumlandırmada olduğu gibi vektör veri konumlandırma işlemi için de en az üç kontrol noktası gereklidir. Aynı şekilde residual değerleri ve RMS değeri oluşmaktadır. Hassas bir dönüşüm için nokta sayısının dağınık ve yeteri kadar çok olması gereklidir.

CBS projesi geliştirme sürecinde en maliyetli ve en çok zaman alan bölüm, veri hazırlama ve düzenleme sürecidir. Konumsal veri kalitesi CBS projelerinde önemli bir parametredir. Veri kalitesi, doğruluk ve güncel olma ile değerlendirilir. Konumsal verinin değeri zamana bağlı olarak azalır. Güncelliğini yitirmiş konumsal veri değersizdir. Bu nedenle konumsal veritabanları güncel tutulmalıdır. Bir parselin mülkiyet bilgisi değiştiğinde veya parsel geometrik olarak bölünüp, birleştiğinde artık güncelliğini yitirmiştir. Veri hazırlama ve düzenleme maliyetlerini minimize etmek için verinin sistematik olarak güncelliğinin sağlanması gereklidir. CBS yazılımları, veri güncelliğini sağlamak için çeşitli veri hazırlama ve düzenleme araçları sunmaktadır.

Veri hazırlama süreci iki yöntemle gerçekleştirilmektedir. Sayısallaştırma veya özel ölçüm cihazları ile araziden toplama. Sayısallaştırma yönteminde en çok kullanılan yöntem, ekrandan sayısallaştırma (heads-up digitizing) raster konumlandırma işleminden sonra gerçekleştirilen bir süreçtir.

Node - Vertex: Çizgisel bir elemanın başlangıç ve bitiş noktalarına node, bu noktalar arasında kalan diğer tüm noktalara vertex adı verilir.

Konumsal veri işleme araçları karar verme sürecinde konumsal veriyi tanımlama, analiz etme ve düzenlemek için kullanılır. Konumsal veri işleme süreci, girdi veri setine amaca uygun bir işlem uyguladıktan sonra çıktı veri seti sunmaktadır. Temel konumsal veri işleme araçları;

• Kesişme (intersect),
• Simetrik fark (symmetrical difference)

• Birleşme (union)
• Kesme (clip)
• Silme (erase)
• Özdeşleşme (identity)
• Güncelleme (update)
olarak sıralanabilir.

Sayısallaştırma aşamasında gereğinden fazla detaylı ve karmaşık yapıda üretilen geometrik şekiller, analiz ve (küçük ölçekte) gösterim aşamasında sadeleştirilmekte, detayları azaltılmaktadır. Detay azaltma ve sadeleştirme işlemlerinde konumsal nesnelerin temel geometrik yapısı değiştirilmeden nokta azaltması ya da çizgisel düzleştirme yapılmaktadır.

CBS ortamında konumsal veriler, öznitelik verilerine göre farklı özelliklerde sınıflandırılarak görüntülenebilmektedir. CBS yazılımlarında var olan sembol kütüphaneleri ile konumsal nesneler, veri türlerine göre (noktalar değişik nokta sembolleri ile, çizgiler farklı çizgi tipleri ve renkler ile, poligonlar farklı tarama ve renk katalogları ile) sınıflandırılmış olarak gösterilebilmektedir. CBS yazılımları veri görüntüleme platformunda ayrıca, vektör ve raster verilerin öznitelik değerlerine göre etiketleme yapabilmektedirler. Etiketleme işleminde kullanılan bilgisayarın fontlarının yanı sıra, yazılımın font kütüphanesini de kullanmaktadır.

Konumsal nesneler, öznitelik verilerinin bilgi alanlarındaki tek (unique) değerlere veya sayısal verilerin aralık (range) değerlerine göre sınıflandırılmaktadır. Yazılımlar içerisinde önceden hazırlanmış sembol, çizgi tipi ve renk kütüphanelerinin yanı sıra, kullanıcılar kendi kütüphanelerini de oluşturabilmektedir.

Çizgisel basitleştirme (simplify line): Çizgi üzerindeki küçük düzensizlikleri nokta azaltma yöntemi ile nesnelerin temel geometrik yapısı değiştirilmeden basitleştirilmektedir.

Çizgisel düzleştirme (smooth line): Konumsal verinin kartografik ve estetik kalitesini artırmak amacı ile interpolasyon yöntemi ile verinin geometrik yapısını değiştirmeden düzleştirme işlemi yapılmaktadır.

Bütünleştirme (dissolve): Belirlenen öznitelik verisi özelliklerine göre konumsal veriyi bütünleştirme, toplulaştırma işlemi gerçekleştirmektedir.

Özdeşleşme (identity): Girdinin özdeşleşme nesnesi ile kesişiminde kalan poligonlar, girdiye eklenmektedir. Çıktıda oluşan kesişim poligonları, özdeşleşme nesnesinin öznitelik bilgilerini almaktadır.

Simetrik fark (symmetrical difference): Girdi ile kesişme nesnesinin birleşimlerinden, girdi ile kesişme nesnesinin kesiştiği bölge çıkartılarak, simetrik fark
çıktısı olarak sunulmaktadır.